Visualisation des données physiques

1 1. Comment parcourir le document

L’objectif de ce document est de vous offrir une vue d’ensemble des données physiques collectées par chacun d’entre vous lors du cours Terrain

La table de matière située dans le coin haut droit, vous permet de circuler à travers les sections

2 2. Tableau | Base de données commune

Ce tableau contient les données recueuillies par 7 équipes du groupe A et 6 du groupe B. Ensemble, nous avons échantillonné 11 lacs, pour un total de 109 observations.

Parmi ces lacs, nous avons 4 lacs protégés dans le secteur de la SBL (Lac Triton, Croche, Cromwellet Geai) et 7 autres lacs anthropisés, hors SBL.

Plusieurs variables liés à la chimie de l’eau, la communauté de zooplancton et les émissions de CO2 vers l’atmosphère, ont été mesuré.

library(tidyverse)
library(plotly)
library(readxl)
library(DT)

# Charger les données

df <- read_xlsx("Base de données commune.xlsx")
data <- read_xlsx("Base de données commune.xlsx")

# Afficher le tableau interactif avec des lignes plus serrées
datatable(
  data,
  options = list(pageLength = 5),
  filter = "top",
  class = "compact stripe hover"  # Ajoute classe CSS pour compacter les lignes
) %>%
  formatStyle(
    columns = colnames(data),
    `font-size` = '12px',   # Réduit la taille du texte
    `line-height` = '1em'   # Réduit la hauteur de ligne
  )

3 3. Carte | Où nous avons échantillonné?

Grâce à cette carte, vous pouvez identifier vos sites d’échantillonnage et repérer ceux de vos collègues également.

library(readxl)
library(leaflet)
library(htmltools)

# Charger les données
data <- read_excel("Base de données commune.xlsx", sheet = "GEO1315_2025")

# Renommer la colonne ÉQUIPE si besoin
names(data)[names(data) == "ÉQUIPE"] <- "EQUIPE"

# Forcer les colonnes numériques
data$LATITUDE <- as.numeric(data$LATITUDE)
data$LONGITUDE <- as.numeric(data$LONGITUDE)

# Vérification des coordonnées valides
data <- data[!is.na(data$LATITUDE) & !is.na(data$LONGITUDE), ]
data <- data[data$LATITUDE >= -90 & data$LATITUDE <= 90, ]
data <- data[data$LONGITUDE >= -180 & data$LONGITUDE <= 0, ]  # On suppose l'Amérique

# Si la longitude est positive, on inverse (par sécurité)
data$LONGITUDE <- ifelse(data$LONGITUDE > 0, -abs(data$LONGITUDE), data$LONGITUDE)

# Générer des couleurs (ajuster si n > 66)
couleurs <- c(rep("purple", min(25, nrow(data))), rep("orange", max(0, nrow(data) - 25)))

# Afficher la carte
leaflet(data) %>%
  addTiles() %>%
  addCircleMarkers(
    lng = ~LONGITUDE,
    lat = ~LATITUDE,
    radius = 5,
    color = couleurs,
    label = ~htmlEscape(EQUIPE),
    stroke = FALSE,
    fillOpacity = 1
  ) %>%
  addLegend(
    "bottomright",
    colors = c("purple", "orange"),
    labels = c("Groupe A", "Groupe B"),
    title = "Groupes"
  )

4 4. Diagramme de sucette | Conductivité de l’eau

La conductivité de l’eau est une mesure de la capacité de l’eau à conduire un courant élecrtique. Elle est dû à la présence des ions dissous tels que les chlorures, les nitrates et les sulfates. Leurs apports lors de l’épandage du sel fait sur les routes en hiver, est à la base de l’augmentation de la conductivité dans les zones hors de la SBL.

library(readxl)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(plotly)

# Charger les données
df <- read_excel("Base de données commune.xlsx")

# Filtrer les données nécessaires
df_clean <- df %>%
  select(ÉQUIPE, SECTEUR, Conductivité) %>%
  filter(!is.na(Conductivité))

# Moyenne de la conductivité par ÉQUIPE et SECTEUR
df_summary <- df_clean %>%
  group_by(ÉQUIPE, SECTEUR) %>%
  summarise(Conductivité = mean(Conductivité, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

# Créer le graphique ggplot
p <- ggplot(df_summary, aes(
  x = Conductivité,
  y = reorder(ÉQUIPE, Conductivité),
  color = SECTEUR,
  text = paste0(
    "ÉQUIPE : ", ÉQUIPE, "<br>",
    "SECTEUR : ", SECTEUR, "<br>",
    "Conductivité : ", round(Conductivité, 2), " µS/cm"
  )
)) +
  geom_segment(aes(x = 0, xend = Conductivité, yend = ÉQUIPE), size = 1.2, color = "gray") +
  geom_point(size = 4) +
  labs(
    title = "Conductivité moyenne par ÉQUIPE et SECTEUR",
    x = "Conductivité (µS/cm)",
    y = "ÉQUIPE"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.y = element_text(size = 10),
    axis.title = element_text(size = 12, face = "bold")
  )

# Rendre le graphique interactif
ggplotly(p, tooltip = "text")

4.1 4.1. Nuage des points | Relation entre surface du lac et ratio de drainage

La majorité des points sont regroupés dans la zone où l’aire du lac est inférieure à 1ha. Ce qui démontre que plus l’aire du lac est petite, plus le ratio de drainage est élevé

library(readxl)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(janitor)
library(plotly)  # Pour l’interactivité

# Charger et nettoyer la base
df <- read_excel("Base de données commune.xlsx") %>%
  clean_names()

# Nettoyage des colonnes numériques
df_clean <- df %>%
  mutate(
    aire_du_lac = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", aire_du_lac))),
    ratio_drainage = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", ratio_drainage)))
  ) %>%
  filter(!is.na(aire_du_lac), !is.na(ratio_drainage), !is.na(secteur))

# Créer le graphique ggplot
p <- ggplot(df_clean, aes(
  x = aire_du_lac,
  y = ratio_drainage,
  color = secteur,
  text = paste0(
    "Lac : ", lac, "<br>",
    "Secteur : ", secteur, "<br>",
    "Aire du lac : ", round(aire_du_lac, 2), " km²<br>",
    "Ratio de drainage : ", round(ratio_drainage, 2)
  )
)) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
  labs(
    title = "Relation entre l’Aire du lac et le Ratio de drainage selon le secteur",
    x = "Aire du lac (km²)",
    y = "Ratio de drainage",
    color = "Secteur"
  ) +
  scale_color_manual(values = c("HSBL" = "red", "SBL" = "blue")) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 14, hjust = 0.5),
    axis.title = element_text(size = 12),
    legend.title = element_text(face = "bold")
  )

# Convertir en graphique interactif
ggplotly(p, tooltip = "text")

5 5. Statut trophique

5.1 5.1. Treemap / Concentration des nutriments

Successivement, les lacs Pin rouge, Echo et Connely ont une teneur élevée en phosphore total. La même tendance ainsi que le même ordre sontt également observés pour les autres nutriments (carbone organique et chlorophylle_a).

library(readxl)
library(dplyr)
library(janitor)
library(plotly)

# Charger et nettoyer la base
df <- read_excel("Base de données commune.xlsx") %>%
  clean_names()

# Nettoyage des colonnes (virgules, symboles, texte parasite) + conversion
df_clean <- df %>%
  mutate(
    phosphore_total = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", phosphore_total))),
    chlorophylle_a = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", chlorophylle_a))),
    carbone_organique_dissous = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", carbone_organique_dissous)))
  ) %>%
  filter(!is.na(lac))

# Résumer : Moyenne par lac (pour avoir une seule barre par lac)
df_summary <- df_clean %>%
  group_by(lac) %>%
  summarise(
    phosphore_total = mean(phosphore_total, na.rm = TRUE),
    chlorophylle_a = mean(chlorophylle_a, na.rm = TRUE),
    carbone_organique_dissous = mean(carbone_organique_dissous, na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup()

# Phosphore total
plot_phosphore <- plot_ly(
  df_summary,
  x = ~lac,
  y = ~phosphore_total,
  type = "bar",
  name = "Phosphore total",
  text = ~round(phosphore_total, 2),
  textposition = "outside",
  marker = list(color = "steelblue")
) %>%
  layout(
    title = "Phosphore total par lac",
    xaxis = list(title = "Lac"),
    yaxis = list(title = "Phosphore total (µg/L)"),
    showlegend = FALSE
  )

# Chlorophylle a
plot_chlorophylle <- plot_ly(
  df_summary,
  x = ~lac,
  y = ~chlorophylle_a,
  type = "bar",
  name = "Chlorophylle a",
  text = ~round(chlorophylle_a, 2),
  textposition = "outside",
  marker = list(color = "forestgreen")
) %>%
  layout(
    title = "Chlorophylle a par lac",
    xaxis = list(title = "Lac"),
    yaxis = list(title = "Chlorophylle a (µg/L)"),
    showlegend = FALSE
  )

# Carbone organique dissous
plot_carbone <- plot_ly(
  df_summary,
  x = ~lac,
  y = ~carbone_organique_dissous,
  type = "bar",
  name = "Carbone organique dissous",
  text = ~round(carbone_organique_dissous, 2),
  textposition = "outside",
  marker = list(color = "orange")
) %>%
  layout(
    title = "Carbone organique dissous par lac",
    xaxis = list(title = "Lac"),
    yaxis = list(title = "Carbone organique dissous (mg/L)"),
    showlegend = FALSE
  )

# Affichage
plot_phosphore

plot_chlorophylle

plot_carbone

5.2 5.2. Classement des lacs selon leur richesse en nutriments

Pour ce qui est de la quantité totale en nutriments, le lac le plus enrichi est le Pin rouge avec un total de 26.02 mg/l.

library(readxl)
library(dplyr)
library(janitor)
library(ggplot2)
library(plotly)

# Charger et nettoyer la base
df <- read_excel("Base de données commune.xlsx") %>%
  clean_names()

# Nettoyer et convertir les valeurs en numériques (si texte ou NA)
df_clean <- df %>%
  filter(!is.na(lac), lac != "") %>%
  mutate(
    phosphore_total = suppressWarnings(as.numeric(phosphore_total)),
    chlorophylle_a = suppressWarnings(as.numeric(chlorophylle_a)),
    carbone_organique_dissous = suppressWarnings(as.numeric(carbone_organique_dissous))
  ) %>%
  filter(!is.na(phosphore_total) | !is.na(chlorophylle_a) | !is.na(carbone_organique_dissous))

# Calculer les moyennes par lac
df_summary <- df_clean %>%
  group_by(lac) %>%
  summarise(
    moy_phosphore = mean(phosphore_total, na.rm = TRUE),
    moy_chlorophylle = mean(chlorophylle_a, na.rm = TRUE),
    moy_carbone = mean(carbone_organique_dissous, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  mutate(
    total_nutriments = rowSums(across(starts_with("moy_")), na.rm = TRUE)
  ) %>%
  arrange(desc(total_nutriments))

# Créer le graphique ggplot
p <- ggplot(df_summary, aes(x = reorder(lac, total_nutriments), y = total_nutriments,
                            text = paste("Lac :", lac,
                                         "<br>Phosphore :", round(moy_phosphore, 2),
                                         "<br>Chlorophylle :", round(moy_chlorophylle, 2),
                                         "<br>Carbone org. dissous :", round(moy_carbone, 2),
                                         "<br>Total nutriments :", round(total_nutriments, 2)))) +
  geom_col(fill = "#2b8cbe") +
  coord_flip() +
  labs(
    title = "Classement des lacs selon leur richesse en nutriments",
    x = "Lacs",
    y = "Moyenne des concentrations (µg/L ou mg/L)"
  ) +
  theme_minimal()

# Rendre le graphique interactif
ggplotly(p, tooltip = "text")

6 6. Carte | Zoo plancton

La carte suivante, nous permet d’identifier les espèces de zooplanctons et les lacs où ils peuvent se retrouver. En terme numérique, la Bosmina ressort comme l’espèce la plus abondante alors que la Polyphemus la moins représentée.

library(readxl)
library(dplyr)
library(janitor)
library(DT)

# Lire et nettoyer la base
df <- read_excel("Base de données commune.xlsx") %>%
  clean_names()

# Liste des espèces zooplanctoniques
zooplanctons <- c(
  "calanoide", "cyclopoide", "bosmina", "daphnia", "holopedium",
  "diaphanosoma", "chydorus", "leptodora", "polyphemus", "chaoborus",
  "hydracarina", "chironomidae", "ostracoda"
)

# Palette de couleurs (emoji ou fond HTML)
species_colors <- c(
  calanoide = "#FFD700",      # or / jaune
  cyclopoide = "#FF6347",     # rouge clair
  bosmina = "#1E90FF",        # bleu
  daphnia = "#32CD32",        # vert
  holopedium = "#DA70D6",
  diaphanosoma = "#FFA500",
  chydorus = "#87CEEB",
  leptodora = "#800080",
  polyphemus = "#A0522D",
  chaoborus = "#008B8B",
  hydracarina = "#006400",
  chironomidae = "#FF1493",
  ostracoda = "#6A5ACD"
)

# Créer un tableau binaire (présence/absence) pour chaque lac et espèce
df_pres <- df %>%
  select(lac, all_of(zooplanctons)) %>%
  group_by(lac) %>%
  summarise(across(everything(), ~ any(!is.na(.) & . > 0))) %>%
  ungroup()

# Remplacer TRUE par case colorée, FALSE par vide
df_color <- df_pres

for (z in zooplanctons) {
  df_color[[z]] <- ifelse(
    df_color[[z]],
    paste0("<div style='width:20px;height:20px;background-color:", species_colors[[z]], ";border-radius:3px;margin:auto'></div>"),
    ""
  )
}

# Renommer les colonnes avec noms lisibles
names(df_color) <- c("Lac", tools::toTitleCase(zooplanctons))

# Créer le tableau interactif
datatable(
  df_color,
  escape = FALSE,  # autoriser HTML dans les cellules
  rownames = FALSE,
  options = list(pageLength = 10, autoWidth = TRUE)
)

7 7. Heatmap | Flux et émission de CO2

7.1 7.1. Variabilité au sein des lacs

Les zones à forte émission se concentrent dans le secteur HSBL alors que dans le SBL, les zones sont globalement peu émettrices. Ce pourrait être dû à une combinaison de facteurs biologiques, physiques et anthropiques. Les principales zones du secteur HSBL à émissions marquées sont : le quai de biologie, le Centre du lac (pélagique), à proximité de la plage et le quai privé.

library(readxl)
library(dplyr)
library(janitor)
library(plotly)

# Charger et nettoyer les données
df <- read_excel("Base de données commune.xlsx") %>%
  clean_names()

# Nettoyer les valeurs d’émissions (caractères → numériques fiables)
df_clean <- df %>%
  mutate(
    emissions = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", emissions_co2_annuel_tg_c_co2_yr))),
    zone = zone_du_lac_echantillonnee
  ) %>%
  filter(!is.na(emissions), !is.na(zone))

# Regrouper les émissions par zone (total ou moyenne si nécessaire)
df_grouped <- df_clean %>%
  group_by(zone) %>%
  summarise(total_emissions = sum(emissions, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

# Définir les nœuds
nodes <- data.frame(name = c("Émissions CO₂", unique(df_grouped$zone)))

# Créer les liens (flux) entre source et cibles
links <- data.frame(
  source = 0,  # "Émissions CO₂" → index 0
  target = match(df_grouped$zone, nodes$name) - 1,  # correspondance des index
  value = round(df_grouped$total_emissions, 2)
)

# Créer le diagramme Sankey
plot_ly(
  type = "sankey",
  orientation = "h",
  node = list(
    label = nodes$name,
    pad = 15,
    thickness = 20,
    color = "lightblue"
  ),
  link = list(
    source = links$source,
    target = links$target,
    value = links$value,
    label = paste("CO₂ :", links$value, "Tg/an")
  )
) %>%
  layout(
    title = "Sankey Diagram: Répartition des émissions de CO₂ par zone échantillonnée",
    font = list(size = 12)
  )

7.2 7.2. Dot plot / Emissions Annuelles CO2 par lac

Le lac Achigan est celui qui a émis plus de CO2 avec un total de 1208.5 Tg CO2/ an suivi du lac Connely avec 344 Tg CO2/an.

library(readxl)
library(dplyr)
library(plotly)

# Lecture des données
data <- read_excel("Base de données commune.xlsx", sheet = "GEO1315_2025")

# Nettoyage de la colonne CO2
data_clean <- data %>%
  rename(
    CO2_raw = `Emissions CO₂ Annuel (Tg C-CO₂/yr)`
  ) %>%
  mutate(
    CO2 = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", CO2_raw)))
  ) %>%
  filter(!is.na(CO2), !is.na(LAC)) %>%
  group_by(LAC) %>%
  summarise(Emission_CO2 = mean(CO2, na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>%
  arrange(desc(Emission_CO2))

# Création du dot plot interactif
plot_ly(
  data_clean,
  x = ~Emission_CO2,
  y = ~reorder(LAC, Emission_CO2),
  type = 'scatter',
  mode = 'markers',
  marker = list(size = 10, color = 'darkgreen'),
  text = ~paste("Lac:", LAC, "<br>CO₂:", round(Emission_CO2, 3), "Tg C-CO₂/yr"),
  hoverinfo = "text"
) %>%
  layout(
    title = "Dot Plot : Émissions annuelles de CO₂ par lac",
    xaxis = list(title = "Émissions CO₂ (Tg C-CO₂/yr)"),
    yaxis = list(title = "Lacs", tickfont = list(size = 10)),
    margin = list(l = 120)
  )

8 8. Nuage de points | Hydrographie

8.1 8.1. Relation entre Temps renouv. et ratio drainage

La majorité des points sont concentrés à gauche (temps de renouvellement < 1 an), avec un ratio de drainage variant fortement. La tendance est que la majorité des lacs se renouvellent rapidement mais ont un temps de drainage très variable. Le cas spécifique du lac Cromwell avec un temps de renouvellement de 0.06 an soit 22 jours (très rapide) et un ratio de 94.08.

library(readxl)
library(dplyr)
library(plotly)

# Chargement des données
data <- read_excel("Base de données commune.xlsx", sheet = "GEO1315_2025")

# Nettoyage et conversion des colonnes
data_clean <- data %>%
  mutate(
    `Temps Renouvellement (année)` = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", `Temps Renouvellement (année)`))),
    `Ratio Drainage` = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", `Ratio Drainage`)))
  ) %>%
  filter(!is.na(`Temps Renouvellement (année)`), !is.na(`Ratio Drainage`), !is.na(SECTEUR)) %>%
  filter(SECTEUR %in% c("SBL", "HSBL"))

# Définir les couleurs par secteur
data_clean <- data_clean %>%
  mutate(Couleur = ifelse(SECTEUR == "HSBL", "red", "blue"))

# Création du scatterplot interactif
plot_ly(
  data = data_clean,
  x = ~`Temps Renouvellement (année)`,
  y = ~`Ratio Drainage`,
  type = 'scatter',
  mode = 'markers',
  color = ~SECTEUR,
  colors = c("SBL" = "blue", "HSBL" = "red"),
  text = ~paste("Lac:", LAC,
                "<br>Temps Renouvellement (année):", `Temps Renouvellement (année)`,
                "<br>Ratio Drainage:", `Ratio Drainage`,
                "<br>Secteur:", SECTEUR),
  marker = list(size = 10),
  hoverinfo = "text"
) %>%
  layout(
    title = "Relation entre Temps de Renouvellement et Ratio de Drainage",
    xaxis = list(title = "Temps de Renouvellement (années)"),
    yaxis = list(title = "Ratio de Drainage"),
    legend = list(title = list(text = "Secteur"))
  )

8.2 8.2. Corrélation entre aire, volume et profondeur moyen

Une corrélation positive entre l’aire et le volume des lacs ressort clairement; faisant que plus un lac est large, plus son volume tend à être grand. Cependant, cette relation est modulée par la profondeur moyenne. Il n’en reste pas que la profondeur est un facteur clé qui peut déterminer le volume, et pas seulement l’aire.

library(readxl)
library(dplyr)
library(plotly)

# Lecture du fichier Excel
data <- read_excel("Base de données commune.xlsx", sheet = "GEO1315_2025")

# Nettoyage des colonnes numériques
data_clean <- data %>%
  mutate(
    Aire = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", `Aire du lac`))),
    Volume = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", `Volume du lac`))),
    Profondeur_Moy = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("[^0-9,\\.]", "", `Profondeur Moy.`)))
  ) %>%
  filter(!is.na(Aire), !is.na(Volume), !is.na(Profondeur_Moy))

# Création du scatterplot 3D interactif
plot_ly(
  data_clean,
  x = ~Aire,
  y = ~Volume,
  z = ~Profondeur_Moy,
  type = "scatter3d",
  mode = "markers",
  marker = list(size = 4, color = ~Profondeur_Moy, colorscale = "Blues", showscale = TRUE),
  text = ~paste("Lac:", LAC,
                "<br>Aire:", round(Aire, 2), "km²",
                "<br>Volume:", round(Volume, 2), "km³",
                "<br>Profondeur Moyenne:", round(Profondeur_Moy, 1), "m"),
  hoverinfo = "text"
) %>%
  layout(
    title = "Scatterplot 3D : Aire, Volume et Profondeur Moyenne des lacs",
    scene = list(
      xaxis = list(title = "Aire du lac (km²)"),
      yaxis = list(title = "Volume du lac (km³)"),
      zaxis = list(title = "Profondeur Moyenne (m)")
    )
  )

8.3